Utilisation Des Mod Les De Markov Cache Pseudo 2d Pour La Reconnaissance Des Chiffres Manuscrits - A. Sehad; I. Oudjoudi; L. Mezai; L. Sekkai (Al-Lisaniyyat, 2013)
Dans cet article, nous présentons une nouvelle méthode de reconnaissance des chiffres manuscrits qui résoud les problèmes de la multiplicité de la forme des chiffres manuscrits ainsi les problèmes d’inclinaison et de taille. Les caractéristiques des chiffres manuscrits sont utilisées et cela en exploitant la structure élastique des Modèles de Markov Caché. L’indépendance en taille et inclinaison est une propriété désirée pour un système de reconnaissance robuste. Une solution pour atteindre ce but est d’implémenter une normalisation de taille et correction d’inclinaison dans l’approche 1D HMM. Nous proposons une architecture de PHMM comprenant un modèle vertical de super-états et des modèles horizontaux, un par super état. On fera la distinction entre le modèle principal composé de super-états et les modèles secondaires associés aux super-états. Pour une image, le modèle principal fera l’analyse selon une direction (la direction verticale) et les modèles secondaires la feront selon l’autre axe. Notre approche permet la reconnaissance des chiffres manuscrits inclinés. Des expérimentations sur une base des chiffres importante montrent des résultats prometteurs avec des temps d'exécutions tolérables.